在 Linux 上安裝

PyTorch 可以在各種 Linux 發行版上安裝和使用。根據您的系統和計算要求，您在 Linux 上使用 PyTorch 的體驗可能會因處理時間而異。建議但不強制要求您的 Linux 系統具有 NVIDIA 或 AMD GPU，以便充分利用 PyTorch 的 CUDA 支援 或 ROCm 支援。

先決條件

支援的 Linux 發行版

PyTorch 支援使用 glibc >= v2.28 的 Linux 發行版，其中包括以下內容

• Arch Linux，最低版本 2020.01.22
• CentOS，最低版本 8
• Debian，最低版本 10.0
• Fedora，最低版本 24
• Mint，最低版本 20
• OpenSUSE，最低版本 15
• PCLinuxOS，最低版本 2014.7
• Slackware，最低版本 14.2
• Ubuntu，最低版本 20.04 (請注意 20.04 已達到 EOL)

此處的安裝說明通常適用於所有受支援的 Linux 發行版。一個示例差異是您的發行版可能支援 yum 而不是 apt。所示的特定示例是在 Ubuntu 18.04 機器上執行的。

Python

Python 3.10-3.14 通常在任何受支援的 Linux 發行版上預設安裝，這符合我們的建議。

提示：預設情況下，您必須使用命令 python3 來執行 Python。如果您只想使用命令 python，而不是 python3，您可以將 python 符號連結到 python3 二進位制檔案。

但是，如果您想安裝另一個版本，有多種方法

• APT
• Python 網站

如果您決定使用 APT，可以執行以下命令進行安裝

sudo apt install python

包管理器

要安裝 PyTorch 二進位制檔案，您需要使用支援的包管理器：pip。

pip

Python 3

雖然 Python 3.x 在 Linux 上預設安裝，但 pip 預設不安裝。

sudo apt install python3-pip

提示：如果您只想使用命令 pip，而不是 pip3，您可以將 pip 符號連結到 pip3 二進位制檔案。

安裝

pip

無 CUDA

要透過 pip 安裝 PyTorch，並且您的系統沒有 CUDA-capable 或 ROCm-capable 系統，或者不需要 CUDA/ROCm（即 GPU 支援），請在上面的選擇器中選擇 OS: Linux, Package: Pip, Language: Python 和 Compute Platform: CPU。然後，執行顯示給您的命令。

帶 CUDA

要透過 pip 安裝 PyTorch，並且您的系統具有 CUDA-capable 系統，請在上面的選擇器中選擇 OS: Linux, Package: Pip, Language: Python 和適合您機器的 CUDA 版本。通常，最新的 CUDA 版本更好。然後，執行顯示給您的命令。

帶 ROCm

要透過 pip 安裝 PyTorch，並且您的系統具有 ROCm-capable 系統，請在上面的選擇器中選擇 OS: Linux, Package: Pip, Language: Python 和支援的 ROCm 版本。然後，執行顯示給您的命令。

驗證

為了確保 PyTorch 安裝正確，我們可以透過執行 PyTorch 示例程式碼來驗證安裝。在這裡我們將構建一個隨機初始化的張量。

import torch
x = torch.rand(5, 3)
print(x)

輸出應類似於

tensor([[0.3380, 0.3845, 0.3217],
        [0.8337, 0.9050, 0.2650],
        [0.2979, 0.7141, 0.9069],
        [0.1449, 0.1132, 0.1375],
        [0.4675, 0.3947, 0.1426]])

此外，要檢查您的 GPU 驅動程式和 CUDA/ROCm 是否已啟用並可供 PyTorch 訪問，請執行以下命令以返回 GPU 驅動程式是否已啟用（PyTorch 的 ROCm 構建在 python API 級別使用相同的語義 連結，因此以下命令也適用於 ROCm）

import torch
torch.cuda.is_available()

從原始碼構建

對於大多數 PyTorch 使用者來說，透過包管理器從預構建的二進位制檔案安裝將提供最佳體驗。但是，有時您可能希望安裝最新的 PyTorch 程式碼，無論是用於測試還是在 PyTorch 核心上進行實際開發。要安裝最新的 PyTorch 程式碼，您需要從原始碼構建 PyTorch。

先決條件

1. 安裝 Pip
2. 如果您需要構建支援 GPU 的 PyTorch：a. 對於 NVIDIA GPU，如果您的機器具有 支援 CUDA 的 GPU，請安裝 CUDA。b. 對於 AMD GPU，如果您的機器具有 支援 ROCm 的 GPU，請安裝 ROCm。
3. 按照此處描述的步驟進行操作：https://github.com/pytorch/pytorch#from-source

您可以按照上述描述驗證安裝。